Mastering Claude Code Setup 🚀

Introduction

Dans le monde actuel où les données sont prépondérantes, la construction d’un pipeline robuste d’apprentissage automatique est essentielle pour tout développeur de logiciels. Ce tutoriel se concentre sur la mise en place et l’exécution d’un projet Python spécifique appelé “Claude”, qui simplifie le déploiement de modèles d’apprentissage automatique dans un environnement cloud. À la fin de ce guide, vous aurez configuré avec succès Claude pour optimiser les processus d’entraînement et d’inférence de votre modèle.

📺 Regardez : Les réseaux de neurones expliqués

Vidéo par 3Blue1Brown

Prérequis

Avant de nous plonger dans les détails de l’implémentation, assurez-vous que votre environnement de développement est configuré correctement :

  • Python 3.10+ installé : Nous recommandons d’utiliser Python 3.10 pour ses améliorations de performances et de syntaxe.
  • pip : Assurez-vous que la version de pip 23.0 ou supérieure est installée pour gérer efficacement les dépendances du projet.
  • Git : Utilisez Git version 2.40 pour une gestion efficace des versions.
  • Virtualenv : Installez virtualenv (version 21.2) pour créer des environnements Python isolés.

Vous pouvez installer les packages requis avec ces commandes :

pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install git+https://github.com/virtualenv/virtualenv.git@master#egg=virtualenv==21.2

Étape 1 : Configuration du projet

Pour commencer, clonez le référentiel Claude [7] et créez un environnement virtuel pour gérer les dépendances.

git clone https://github.com/claude-code-team/clauderepo.git
cd clauderepo
python3 -m venv env
source env/bin/activate

Ensuite, installez les packages Python nécessaires à partir de requirements.txt :

pip install -r requirements.txt

Cette configuration garantit que vous avez tous les bibliothèques requises installées dans votre environnement de projet.

Étape 2 : Implémentation centrale

La partie centrale du système Claude implique l’implémentation des fonctionnalités d’entraînement et de service de modèle. Voici comment configurer ces composants :

Script d’entraînement (train_model.py)

import torch
from transformers [5] import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from datasets import load_dataset

def train_claude():
    # Charger le tokenizer et le modèle pré-entraîné
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

    # Charger le jeu de données pour l'entraînement
    dataset = load_dataset('ag_news')
    train_data = dataset['train']

    # Tokeniser le jeu de données
    def tokenize_function(examples):
        return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

    tokenized_datasets = train_data.map(tokenize_function, batched=True)

    # Boucle d'entraînement
    for epoch in range(10):  # Exemple : entraîner pendant 10 époques
        print(f"Étape d'entraînement {epoch}")
        model.train()  # Mettre le modèle en mode entraînement

        for step, batch in enumerate(tokenized_datasets):
            outputs = model(**batch)
            loss = outputs.loss
            loss.backward()

    torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')  # Enregistrer les poids du modèle entraîné

if __name__ == "__main__":
    train_claude()

Script de service (serve_model.py)

import torch
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

app = Flask(__name__)

# Charger le tokenizer et le modèle
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("clauderepo/model.pth")

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    text = data['text']

    # Tokeniser l'entrée et obtenir les prédictions
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True)
    outputs = model(**inputs)

    probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1).detach().cpu().numpy()
    result = {'classe': 'positive' if probabilities[0](#) > 0.5 else 'negative',
              'probabilité': float(probabilities[0](#))}

    return jsonify(result)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

Ces scripts forment l’épine dorsale de Claude, gérant à la fois l’entraînement et les prédictions.

Étape 3 : Configuration

Les options de configuration de Claude sont gérées via des variables d’environnement et un fichier config.json simple situé dans le répertoire racine du projet.

import json
from pathlib import Path

def load_config():
    config_path = Path('config.json')

    if not config_path.exists():
        raise FileNotFoundError("Le fichier de configuration 'config.json' est manquant.")
    with open(config_path, 'r') as f:
        return json.load(f)

Le config.json doit ressembler à ceci :

{
  "training": {
    "epochs": 10,
    "batch_size": 32
  },
  "model": {
    "name": "bert-base-uncased",
    "output_path": "./models"
  }
}

Ce fichier JSON spécifie les paramètres pour l’entraînement et le chemin de sortie du modèle, entre autres configurations.

Étape 4 : Exécution du code

Pour exécuter votre projet :

  1. Entraînement : Exécutez python train_model.py.
  2. Service : Démarrez l’application Flask avec python serve_model.py.

Les sorties attendues comprennent des journaux indiquant les étapes d’entraînement réussies et les prédictions servies sur le port 8080 lors de la requête via HTTP POST vers /predict.

Étape 5 : Conseils avancés

  • Optimisation du modèle : Utilisez des techniques telles que la quantification ou l’élagage pour déployer efficacement les modèles.
  • Conteneurisation : Considérez le conteneurisation de votre application pour un déploiement sans heurts sur différents environnements.

Résultats

À la fin de ce tutoriel, vous disposerez d’un pipeline d’apprentissage automatique entièrement fonctionnel capable d’entraîner et de servir des modèles avec Claude. La sortie démontre comment facilement le modèle peut effectuer des prédictions basées sur de nouvelles données d’entrée.

Aller plus loin

  • Explorez les jeux de données personnalisés dans datasets.
  • Intégrez des outils de surveillance tels que Prometheus pour suivre les performances de l’application.
  • Implémentez des pipelines CI/CD à l’aide de GitHub Actions ou Jenkins.

Conclusion

Félicitations ! Vous avez réussi à configurer et exécuter Claude, améliorant ainsi la scalabilité et l’efficacité de votre projet d’apprentissage automatique.